Pull to refresh
33
0

Пользователь

Send message

В настоящее время, существует несколько децентрализованных VPN сервисов с возможностью выбрать страну.

Судя по описанию вы построили систему основанную на правилах выведеных вручную. Насколько я понимаю у компании уже есть довольно много данных, на которых можно обучить модель, которая выведет все правила сама. При этом машинные правила могут учитавать больше нюансов в данных, например распространенность ФИО (для фамилии Кузнецов вероятность совпадения будет больше, чем для фамилии Вовк, например)
Пробовали ли вы применять машинное обучение в своей области?
Полагаю, «Соревнование (Яндекс.Алгоритм 2018) не закончено. Дорешивание недоступно.» Т.е. сейчас лидерборд показывает состояние на опреденный фиксированный для всех момент времени. Когда Яндекс.Алгоритм 2018 завершится, можно будет в спокойной обстановке дорешать задачи.
Можно снова запустить, тот же самый ноутбук, подмонтировать google drive и продолжить обучение из последнего checkpointa.
Нет надобности копировать функцию в каждый notebook, можно сохранить ее в файл

~/.ipython/profile_default/startup/010_log_progress.py
Идеи по использованию мобильных архитектур в кластере: Jira, новость от Databricks

Вас не смутила подпись [Just in case you didn’t realize – it’s April 1st!]?
Заметил, что для random forest, в первом примере, количество n_estimators было задано 500. Grid search обнаружил более точный результат при n_estimators 350. Может попробовать варьировать n_estimators в более широком диапазоне?
Расскажите, если возможно, как у вас технически организованы аудиочаты / видеочаты? Аудио/видео поток передается p2p или через ваш сервер? Сколько человек может одновременно участвовать в видео чате?
Pattern matching, это больше про удобный доступ к составным данным, деструктурирование.
Основная идея ФП, в отсутствии состояний и иммутабельности данных, с этой точки зрения ФП и ООП сильно отличаются.
Огорчает здесь то, что на данном этапе развития WebRTC я не могу сказать браузеру «этому сайту я доверяю, всегда давай ему доступ к моей камере и микрофону»

«always allow» доступно, если ваш сайт обслуживается через https.
Да это уже возможно, в Chrome и Firefox, через DataChannel Api.
Кстати, бывают и «брутальные куки на стеройдах» :) http://samy.pl/evercookie/
Есть один важный момент, databinding в Knockout использует change listeners поэтому необходимо: вызывать обертки типа ko.observable(), ko.computed, создавать custom bindings для нестандарных контролов.
databinding в AngularJS основан на dirty-checking, это позволяет использовать любые объекты в качестве данных и изменять их свойства без необходимости использования сеттеров геттеров.
При близком рассмотрении, Angular и Knockout очень различаются по своей идеологии и предназначению.
Про Neato не знаю, но румба хорошо управляется с родного IR пульта. Так что, в «ручном» режиме можно пылесосить тоже. :)
Подозреваю, надо копать в сторону триггеров PostgreSQL.
Но, это получается нелогичный пример. SQL база обычно используется как хранилище данных. Если данные нужно обработать в реальном времени, с помощью Storm, зачем их сохранять перед этим в базу? Лучше направить входной поток данных в spout, затем в процессе обработки, в одном из bolt выполнить сохранение в базу.
Вы правы, похоже у меня устаревшая информация. В 0.7.0 они зарелизили альфа версию стриминга.
Есть различия. Spark производит вычисления на определенном конечном наборе данных, по-сути это сильно ускоренный Hadoop. Storm это streaming обработка, вычисление идет на постоянно приходящих данных.
P.S.: Spark обещает реализацию discretized streams к августу. Возможно это будет быстрее storm-а, за счет пакетной обработки.
Я имею в виду, убрать
tornado.web.url(
                r'/connection/websocket',
                WebsocketConnection,
                name="connection_websocket"
            ),

и класс WebsocketConnection
К SockJS серверу можно подключаться, как через клиентскую библиотеку так и напрямую через raw WebSocket.
1

Information

Rating
Does not participate
Location
Россия
Works in
Registered
Activity